【摘 要】
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针对锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)估算精度,设计了一种基于深度强化学习卡尔曼滤波锂离子电池SOC估计算法.首先以锂离子电池二阶RC等效电路为研究对象,应用卡
【机 构】
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天津力神电池股份有限公司,天津科技大学电子信息与自动化学院
【基金项目】
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天津市科技支撑重点项目(17YFZCNC00230,13JCZDJC29100),天津科技大学实验室创新基金资助项目(1902A030)
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针对锂离子电池的荷电状态(state of charge,SOC)估算精度,设计了一种基于深度强化学习卡尔曼滤波锂离子电池SOC估计算法.首先以锂离子电池二阶RC等效电路为研究对象,应用卡尔曼滤波算法,构建了锂离子电池的离散系统数学模型;然后结合深度强化学习思想,构造了一种深度强化学习卡尔曼滤波算法,该算法利用贝叶斯规则确保最佳协方差.仿真结果表明,深度强化学习卡尔曼滤波算法对锂离子电池荷电状态的精度有较好的估计.
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